内容发布更新时间 : 2024/11/13 15:38:51星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
1、 改革开放以来，随着经济的发展，在中国城乡居民收入快速增长的同时，城乡居民的消费水平也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代中期以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的消费行为发生了明显改变。请以城镇居民人均收入水平和消费水平的数据为依据，通过建立合适的模型检验上述的观点是否正确？
建立的模型为：
cst =75.85 + 0.799*inct +789.67D1-0.14*Dt* inct + ut, t= 1,2,3…
（25.38） (0.01) (49.19) (-12.75)
R2 = 0.999
根据估计的结果，1997年及以前，收入增加1单位，消费增加0.799单位，1997以后，收入增加1单位，消费增加（0.659）单位，且Dt* inct的系数的t检验是显著的，说明1997年以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，居民的消费减少。 1997年以前的消费模型。。。 1997年以后的。。。。。。。。
2、 根据我国1978年以来GDP数据建立GDP对数序列对象，判别该序列的平稳性，并根据自相关和偏自相关系数，建立GDP对数序列的ARMA或ARIMA模型。
用ADF单位根检验得到结论： ln(gdp)单位根检验结果如图1，根据p值不能够拒绝原假设。
t-Statistic -2.881835 -4.273277 -3.557759 -3.212361
Prob.* 0.1812
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
Δln(gdp)的单位根检验结果如图2，根据p值，在5%的显著性水平下拒绝原假设。
t-Statistic -3.562831 -3.679322 -2.967767 -2.622989
Prob.* 0.0132
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
所以，GDP的对数序列ln（gdp）是一阶单整序列，建立ln(gdp)对数序列的ARIMA模型。
首先观察Δln(gdp)序列的相关图，Δln(gdp)的自相关系数和偏自相关系数都在一阶截尾，则取模型的阶数p=1和q=1建立ARIMA（1.1.1）模型。
Δlngdpt = 0.897Δlngdpt-1 + ut +0.447ut-1
t = (10.208) (2.41)
R2 = 0.24 D.W=2.28
3、 根据我国财政收入和财政支出的月度数据资料，对财政收入和支出的协整关系进行检验，并建立财政收入与财政支出的误差修正模型。 （1）协整关系的检验
为了描述财政支出和财政收入之间是否存在协整关系，选择2001年1月-2014年11月的月度数据进行分析。进行单位根检验发现序列lnf_ex和lnf_in是非平稳的，一阶差分后是平稳的，即lnf_ex和lnf_in均是I(1)序列。单位根检验如下
图：
第一步，建立如下回归方程： lnf_ext = b lnf_int + ut , t = 1,2，…，T 估计后得到：lnf_ext = 0.99 lnf_ext + ut t = (297.6366) R2 = 0.805 D.W=2.09
第二步，对上式的残差进行平稳性检验，由回归方程估计结果可得 ut = lnf_ext – 0.99lnf_int 检验结果如下：
在10%的显著性水平下拒绝原假设，因此可以确定ut 为平稳序列，即ut –I（0）。上述结果表明：2001年1月-2014年11月期间的lnf_ex和lnf_in存在协整关系，即为CI（1,1），协整向量为（1，-0.99）。 （2）建立财政支出与财政收入的误差修正模型
通过检验得出财政收入和财政支出之间具有协整关系，为了考察我国财政支出与财政收入之间的动态关系，现通过ECM模型来进行分析。
第一步，首先建立2001年1月-2014年11月期间财政支出与财政收入的长期均衡方程
lnf_ext = a + b lnf_int + ut , t = 1,2，…，T 估计结果为
lnf_ext = 0.284 + 0.957 lnf_int + ut t = (0.898) (25.367)
R2 = 0.806 D.W =2.054
第二步，令ecmt = ut , 即将残差序列ut作为误差修正项，建立下面的误差修正模型
Δlnf_ext = β0 +αecmt -1+β1Δlnf_int +εt 估计得到
Δlnf_ext = 0.012 - 0.68 ecmt -1+0.251Δlnf_int t = (0.487) (-7.45) (2.22) R2 = 0.288 D.W =2.39
在长期均衡方程式中财政收入的系数是0.957，接近1，体现了我国财政收支“量
入为出”的原则。在误差修正模型中，差分项反映了短期波动的影响。财政支出的短期变动可以分为两部分：一部分是短期财政收入波动的影响；一部分是财政收支偏离长期均衡的影响。误差修正项ecmt 的系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值（-0.68）来看，当短期波动偏离长期均衡时，将以（-0.68）的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。
4、 选择一定时段上证日收盘指数SP：（1）建立 模型，并用最小二乘法进行参数估计；（2）用ARCH LM检验法对上面回归模型的残差序列进行ARCH效应检验；（3）建立并估计GARCH（1,1）模型；（4）选择合适的模型验证我们股票价格的非对称性。
（1） 用最小二乘法估计的结果为：
lnspt = -0.18 + 1.02 lnspt-1 + ut
t = (-3.13) (137.19)
R2 = 0.99 AIC=-5.84 SC=-5.81
(2) 用ARCH LM检验法对上面回归模型的残差序列进行ARCH效应检验,得到了在滞后阶数p=3时的ARCH LM检验结果：
此处的P值为0，拒绝”残差不存在ARCH效应”原假设，说明残差序列存在ARCH效应。
（3）用GARCH（1,1）模型重新估计，结果如下： 均值方程： lnspt = -0.06 + 1.01 lnspt-1 + ut
z = (-0.92) (111.08)
3.52*10-6+0.11*ut-1^2 + 0.88*σ
2
t-1
方差方程： σ
2
t =
{此处0.88
为
GARCH(-1)的系数}
z = (1.09)
(3.24) (20.5)
R2 = 0.99 AIC=-6.04 SC=-5.96
方差方程中的ARCH项和GARCH项的系数都是统计显著的，同时AIC和SC